🎓 JMP 全方位教學課程：掌握數據分析與流程優化的頂尖工具

您想成為數據驅動決策的專家嗎？本課程是針對 JMP 軟體設計的系統化培訓，涵蓋從基礎操作、互動視覺化到複雜的統計建模與 JSL 自動化，助您**全面掌握 JMP 的強大功能**，將數據轉化為商業洞察。

🎯 誰適合參加本課程？

**初學者：** 想從零開始學習 JMP 介面操作、數據載入與基本圖表繪製的人員。
**數據分析師/工程師：** 需要提升分析效率、執行高級統計檢驗和報告自動化的人員。
**品質/製程專家：** 需要執行 MSA、SPC 或 DOE，以優化產品或製程的人員。
**研發人員：** 需要建立預測模型、進行數據探索與因子篩選的人員。

📚 課程模組與核心內容 (Module Breakdown)

模組一：JMP 基礎與數據探索 (Fundamentals & Data Exploration)

JMP 介面導覽與數據表操作。
**資料清理與重組：** 欄位屬性設定、堆疊/分堆 (Stack/Unstack) 應用。
**互動視覺化：** 掌握 Graph Builder，實現數據的動態連結 (Linking & Brushing)。
**統計描述：** Distribution 平台應用，了解數據的分佈與統計摘要。

模組二：核心統計分析與品質工具 (Core Statistics & Quality Tools)

**統計推論：** T 檢定、ANOVA、卡方檢定與顯著性分析。
**量測系統分析 (MSA)：** Gage R&R 分析的執行與結果解讀。
**製程能力分析 (Process Capability)：** 計算 $\text{Cp}, \text{Cpk}, \text{Pp}, \text{Ppk}$ 並繪製直方圖。
**管制圖 (SPC)：** 建立 XBar-R, P, U 等管制圖，監控製程穩定性。

模組三：高級建模與預測 (Advanced Modeling & Prediction)

**回歸分析：** 線性回歸、多重回歸的建立與診斷。
**擬合模型 (Fit Model)：** 變異數分析 (ANOVA) 與 Logistic 回歸應用。
**實驗設計 (DOE)：** 因子篩選、響應曲面法 (RSM) 規劃與優化。
**預測建模 (JMP Pro)：** 決策樹、神經網路、模型比較與交叉驗證。

模組四：JSL 自動化與效率提升 (JSL Scripting & Automation)

**JSL 程式碼基礎：** 腳本撰寫、數據處理命令。
**分析流程自動化：** 錄製與編輯腳本，實現一鍵執行複雜分析。
**報告自動生成：** 利用 JSL 擷取結果、格式化，並自動輸出 PDF/Excel 報告。
**客製化介面開發：** 創建互動式按鈕與篩選器，將分析轉變為應用程式。

📈 學習效益：您將獲得的能力

完成課程後，您將能夠：

獨立完成複雜數據的清理、探索與視覺化。
精確執行 Gage R&R 與製程能力分析，確保數據質量。
建立並評估先進的統計與預測模型，指導決策。
編寫 JSL 腳本，將日常分析與報告流程效率提升 **數倍**。

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名額有限，請盡快聯繫我們，了解課程時間、費用及報名細節。

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